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课件网) 语音识别技术 浙教版八年级下册 第5课 语音识别技术 学习目标 通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。 探究 1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？ 2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言 建构 语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。 一、语音识别的过程 语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。 一、语音识别的过程 一、语音识别的过程 1.声音数字化 声音数字化是指将连续变化的声音物理信号，每隔一段时间，测得模拟信号的电压值，给出该电压值相应的量化值，并在计算机中用0和1表示，将模拟信号转换为数字信号。 2.信号预处理 对输入的语音信号进行预处理，如降噪、消除录制声音时的杂音、回声等等，得到一个比较干净的语音信号。 一、语音识别的过程 3.特征提取 特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。 4.模式匹配 模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。 知识链接 模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数据样本，让机器通过样本来自己发现特征。 一、语音识别的过程 5.语言处理 语言处理需要借助语言模型。声学模型识别出的单个音素，经过语言模型可以找出该音素出现概率最高的一个词语。不同单词之间的搭配，在语句中出现的概率是不一样的。 二、语音识别的实践 人工智能开放平台集成了大量声学和语言模型，通过这些平台提供的软件开发工具包，可以把录制的声音传送到平台并进行识别，再返回识别结果。如利用人工智能开放平台的开发工具包，识别录制的myaudio.wav文件中的语音信息。 二、语音识别的实践 亲身体验 尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。 日积月累 语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。 随堂练习 1.录制一段语音，在人工智能开放平台、APP或软件中，将录制的语音分别转换成文本，并统计转换后文本的准确率。 2.选择不同的“发音人”或者方言对同一段文本信息进行录制，然后在同一个平台、APP或软件中进行测试，并统计识别正确率。 谢谢聆听！ INTERNET OF THINGS 谢谢 21世纪教育网（www.21cnjy.com) 中小学教育资源网站 兼职招聘： https://www.21cnjy.com/recruitment/home/admin ... ...
